Che cos'è l'analisi dei dati?

Definizione di Analytics

Gli analytics rappresentano il processo di scoperta, interpretazione e comunicazione di modelli significativi nei dati. In poche parole, gli analytics ci aiutano a vedere insight e dati significativi che altrimenti non verrebbero rilevati. Gli analytics aziendali si concentrano sull'uso di insight derivati dai dati per prendere decisioni più mirate che consentiranno alle organizzazioni di aumentare le vendite, ridurre i costi e apportare altri miglioramenti aziendali.

Analisi dei dati aziendali

L'analisi dei dati aziendali è onnipresente oggigiorno perché ogni azienda vuole ottenere risultati migliori e, per farlo, analizza i propri dati per prendere decisioni più mirate. Le organizzazioni cercano di sfruttare il più possibile gli analytics, utilizzando un numero maggiore di dati per ottenere insight più approfonditi più velocemente, per più persone e a costi inferiori. Per raggiungere questi obiettivi, è necessaria una solida piattaforma di analytics cloud (PDF) che supporti l'intero processo analitico con la sicurezza, la flessibilità e l'affidabilità auspicata. La piattaforma deve essere in grado di aiutare gli utenti a eseguire analisi in maniera autonoma senza compromettere la governance. E deve essere facile da gestire.

Ma come si possono ottenere i vantaggi di un sistema di classe enterprise senza costi e infrastrutture di livello aziendale?

Con gli analytics aziendali, utilizzando la personalizzazione, il machine learning e la conoscenza del deep domain, le aziende possono ottenere insight pertinenti e utili da dati in applicazioni, data warehouse e data lake. L'analisi dei dati aziendali dovrebbe essere un processo completo che richiede un'azione. Una volta raggiunti gli insight, un'azienda può a questo punto rivalutare, rieseguire e riconfigurare i propri processi. Dipende tutto dalla volontà di intraprendere un'azione.

Aspetti fondamentali di Analytics

I dati di per sé non hanno significato. Possiamo lavorare duramente e imparare ogni lezione possibile, ma se non agiamo, se non troviamo dei riferimenti su cui basarci, se non ci adeguiamo, tutto il nostro lavoro sarà vano. Se non sfruttiamo tutta la tecnologia a nostra disposizione, non recupereremo ogni dollaro possibile dal nostro investimento. Nel nostro mondo di oggi, siamo effettivamente in grado di parlare con i nostri dati, fare in modo che rispondano alle nostre domande, prevedere i risultati e imparare nuovi modelli. Queste sono le potenzialità dei dati.

Il valore aziendale di Analytics

• Un nuovo modo di lavorare

  La natura del business sta cambiando e con questo cambiamento arriva un nuovo modo di competere sul mercato. Essere al passo con le esigenze della forza lavoro tecnologicamente avanzata di oggi significa avere un metodo per creare valore ed essere rapidi nell'esecuzione. Offri agli utenti velocità e semplicità, mantenendo al contempo gli standard più elevati in termini di qualità e sicurezza dei dati. Una piattaforma di analisi dei dati centralizzata in cui l'IT svolge un ruolo decisivo dovrebbe essere una parte fondamentale della strategia di analisi dei dati aziendali. La combinazione di iniziative guidate dal business e iniziative guidate dall'IT è ciò che genera maggiori vantaggi in termini di innovazione.

• Scopri nuove opportunità

  I progressi della tecnologia nell'analisi dei dati stanno creando nuove opportunità per sfruttare al meglio i tuoi dati. Grazie a capacità predittiva, apprendimento autonomo e adattabilità, l'analisi moderna aiuta a scoprire modelli di dati nascosti. Assicura inoltre intuitività, in quanto incorpora eccellenti visualizzazioni che consentono di comprendere milioni di righe e colonne di dati in un istante. La Business Analytics moderna è mobile e semplice da utilizzare e ti connette ai dati giusti nel momento opportuno, richiedendo poca o nessuna formazione.

• Visualizza i tuoi dati

  Desideri vedere i segnali dei dati prima dei tuoi concorrenti? L'analisi dei dati offre la possibilità di vedere un'immagine ad alta definizione del tuo panorama aziendale. Attraverso la combinazione di dati personali, aziendali e Big Data, puoi comprendere velocemente il valore dei dati e condividere la loro storia con i colleghi, il tutto in pochi minuti.

Trend di Analytics

Nel mercato in costante evoluzione dell'analisi dei dati, il passaggio fondamentale da uno scenario in cui l'IT ha l'incarico di adottare iniziative per l'analisi dei dati aziendali a uno scenario in cui il business e l'IT condividono questa decisione è oggi la nuova normalità. Non c'è dubbio che oggigiorno l'analisi dei dati è diventata strategica per la maggior parte delle organizzazioni e, come tale, ha introdotto un'ondata di novità, con nuovi consumatori e nuove aspettative.

Ciò che è cambiato è il modo in cui le decisioni devono essere prese in tempo reale e condivise con un vasto pubblico. I dipendenti stanno cambiando e questo cambiamento determina un nuovo modo di lavorare. Sono finiti i giorni in cui la normalità era trovare in ufficio manuali di formazione. Oggi ci si aspetta che la forza lavoro sia subito operativa attraverso un'interfaccia intuitiva. Ma non finisce qui. Sebbene velocità e semplicità siano fondamentali, i leader aziendali hanno ancora grandi aspettative in merito alla qualità e alla sicurezza dei dati. Una piattaforma di analisi dei dati centralizzata in cui l'IT svolge un ruolo decisivo rappresenta ancora un aspetto fondamentale di qualsiasi strategia di analisi dei dati. La combinazione di iniziative guidate dal business e iniziative guidate dall'IT è ciò che genera maggiori vantaggi in termini di innovazione.

Crediamo che migrare l'analisi dei dati nel cloud sia molto più di una semplice scelta di implementazione: abbatte le barriere tra persone, luoghi, dati e sistemi per trasformare fondamentalmente il modo in cui le persone e i processi interagiscono con le informazioni, la tecnologia e tra di loro.

Passato: la storia degli analytics

Il confronto tra statistiche e analisi dei dati è antecedente rispetto alla storia scritta, ma ci sono alcune pietre miliari significative che hanno contribuito a sviluppare il processo di analisi dei dati che conosciamo oggi.

Nel 1785, William Playfair inventò il grafico a barre, una delle funzioni di visualizzazione dei dati di base (e ampiamente utilizzata). La storia racconta che abbia inventato i grafici a barre per mostrare alcune decine di punti di dati.

Nel 1812, il cartografo Charles Joseph Minard tracciò le perdite subite dall'esercito di Napoleone nella marcia su Mosca. A partire dal confine polacco-russo, creò una mappa lineare con linee marcate e più leggere che mostravano come le sconfitte fossero legate al freddo dell'inverno e al periodo di tempo in cui l'esercito era lontano dalle linee di rifornimento.

Nel 1890, Herman Hollerith inventò una "macchina tabulatrice" che registrava i dati su schede perforate. Ciò ha permesso di analizzare i dati più velocemente, accelerando così il processo di conteggio del censimento USA da sette anni a 18 mesi. In tal modo è stato stabilito un requisito aziendale per migliorare costantemente la raccolta e l'analisi dei dati a cui si fa riferimento ancora oggi.

Presente: gli analytics oggi

Gli anni '70 e '80 del secolo scorso hanno visto la creazione del database relazionale (RDB) e del software SQL (Standard Query Language) in grado di estrapolare i dati per l'analisi on demand.

Alla fine degli anni '80, William H. Inmon propose l'idea di un "data warehouse" in cui era possibile accedere alle informazioni rapidamente e ripetutamente. Inoltre, l'analista di Gartner, Howard Dresner, ha coniato la frase "business intelligence" che ha spianato la strada a una spinta del settore verso l'analisi dei dati con l'intento di arrivare a una migliore comprensione dei processi di business.

Negli anni '90, il concetto di data mining ha permesso alle aziende di analizzare e scoprire modelli in set di dati estremamente ampi. Data analyst e data scientist si sono dedicati ai linguaggi di programmazione come R e Python per sviluppare algoritmi di machine learning, lavorare con grandi set di dati e creare visualizzazioni di dati complesse.

Negli anni 2000, le innovazioni nella ricerca sul Web hanno consentito lo sviluppo di MapReduce, Apache Hadoop e Apache Cassandra per aiutare a scoprire, preparare e presentare le informazioni.

Futuro: gli analytics di ultima generazione

Man mano che le aziende si sono spostate dall'acquisizione della visibilità dei dati e dalla necessità di ulteriori approfondimenti, anche gli strumenti e le loro funzionalità si sono evoluti.

I primi strumenti di Analytics dei dati erano basati sui modelli semantici forgiati dal software di business intelligence. Questi strumenti hanno contribuito a creare una governance e un'analisi dei dati consolidate, nonché l'allineamento tra le funzioni. Uno svantaggio era che i rapporti non erano sempre tempestivi. A volte i decision maker aziendali non erano certi che i risultati fossero allineati alla query originale. Dal punto di vista tecnico, questi modelli vengono utilizzati principalmente on-premise, il che li rende inefficienti dal punto di vista dei costi. Anche i dati sono spesso intrappolati in silos.

Successivamente, l'evoluzione degli strumenti self-service ha fatto conoscere l'analisi dei dati a un pubblico più ampio. Ciò ha accelerato l'uso dell'analisi dei dati visto che non venivano richieste skill particolari. Questi strumenti desktop di analisi dei dati aziendali hanno riscosso successo negli ultimi anni, in particolare nel cloud. Gli utenti aziendali sono entusiasti di esplorare un'ampia varietà di risorse di dati. Sebbene la facilità d'uso sia attraente, la fusione dei dati e la creazione di una "versione unica della verità" diventa sempre più complessa. Gli strumenti desktop per l'analisi dei dati non sono sempre scalabili per gruppi più grandi. Sono anche soggetti a definizioni incoerenti.

Di recente, gli strumenti di analisi dei dati hanno iniziato a consentire una più ampia trasformazione degli insight aziendali con l'aiuto di strumenti che aggiornano e automatizzano il rilevamento, la pulizia e la pubblicazione dei dati. Gli utenti aziendali possono collaborare con qualsiasi dispositivo con contesto, sfruttare le informazioni in tempo reale e ottenere risultati.

Oggi, gli esseri umani fanno ancora gran parte del lavoro, ma l'automazione sta sicuramente guadagnando terreno. I dati da fonti esistenti possono essere abbinati facilmente. Il consumatore lavora eseguendo query, quindi acquisisce insight interagendo con le rappresentazioni visive dei dati e costruisce modelli per prevedere trend o risultati futuri. Queste operazioni sono tutte gestite e controllate da persone a un livello molto granulare. L'inclusione della raccolta dei dati, della discovery dei dati e del machine learning fornisce all'utente finale più opzioni in un lasso di tempo più veloce rispetto al passato.

Adottare la business analytics

L'analisi dei dati permea ogni aspetto della nostra vita. Indipendentemente dalla domanda che ti stai ponendo, che si tratti di dipendenti o di finanze o di ciò che i clienti apprezzano e non apprezzano e in che modo questo influisce sul loro comportamento, gli Analytics ti danno risposte e ti aiutano a prendere decisioni mirate.